根据以下文章:wolfram Mandelbrot集,我试图了解他们是如何精确地计算Ln(C)=Zn=R(max)值的
L1(C) = C
L2(C) = C(C+1)
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谢谢你的帮助!
首先设置z=C(或者,基本上相当于z=0),然后重复设置z:=z^2c。继续这样做,直到得到带有| z的z|
如果你从来没有这样做过——当然,在实践中,你不会永远这样做,但会在一定的最大迭代次数后停止——那么你的观点是在Mandelbrot集合中,如果你在画一幅画,你通常会把它涂成黑色。
如果经过N次迭代,你确实得到|z|
Wolfram页面上对L_n的描述非常糟糕。他们的意思是:当你使用参数C时,将L_n(C)定义为n次迭代后z的值;然后你可以绘制|L_n(c)|=Rmax定义的曲线。如上所述绘制点时,这些是不同颜色区域之间的边界。
FindBugs引发一个名为EI_EXPOSE_REP的bug,其描述如下: EI:可以通过返回对可变对象的引用来公开内部表示 返回对存储在对象字段之一中的可变对象值的引用将公开该对象的内部表示形式。如果实例由不受信任的代码访问,并且对可变对象的未经检查的更改会危及安全性或其他重要属性,则需要执行不同的操作。在许多情况下,返回对象的新副本是更好的方法。 这背后真正的威胁是什么? 如果是恶意代码问题
迷人可爱的Mandelbrot集箍和卷曲是浮点计算不准确的结果吗? 我编写了各种Mandelbrot集实现,例如动态缩放和回放。一些使用定点算法,另一些使用FPU。 我见过这个问题,它表明每一个芽都是数学上光滑的形状,周围有较小的芽。 海马形状等的游行是计算机浮点运算局限性的副作用,而不是实际的曼德布罗特集吗? 海马?由Spektre添加: 我一直想说的是,浮点运算,无论是定点运算还是固定意义运算
为了理解我在某个地方读到的一句话,我真的在挠头:“我们在分形中放大的越多,我们最可能需要执行的迭代就越多”。 到目前为止,我还没有找到任何数学/学术论文证明这一说法。我还设法找到了一个计算mandelbrot集的小代码,取自这里:http://warp.povusers.org/Mandelbrot/但是,我们无法理解缩放是如何影响迭代的。 谢谢!
我有一个问题是随机产生的(千次调用之间的一次)。错误ORA-01722:在准备好的语句Oracle数据库中执行sql更新时,以随机方式生成了无效的数字。个案详情如下: log中的值如下所示: 通过在DB处跟踪查询参数,所有参数都通过JDBC驱动程序正确传输,但参数23410984除外,它被值替换(注意,该值在char'u'之前包含回车)。我不知道为什么
在维基百科中,背包的算法如下: 我在网上找到的所有例子的结构都是一样的<我无法理解的是,这段代码是如何考虑到最大值可能来自较小的背包这一事实的?E、 如果背包容量为8,那么最大值可能来自容量7(8-1)<我找不到任何逻辑来考虑最大值可能来自较小的背包。这是错误的想法吗?
虽然可视化曼德布洛特(Mandelbrot)集合与机器学习没有任何关系,但这对于将TensorFlow应用在数学更广泛的领域是一个有趣的例子。实际上,这是tensorflow一个非常直截了当的可视化运用。(我们最终也许会提供一种更加精心设计的运用方式来生成真正更加美丽的图像。) 说明:本教程使用了IPython的notebook。 基本步骤 首先,我们需要导入一些库。 # 导入仿真库 import